Dr. Narges Ahmidi blickt auf 14 Jahre Spitzenforschung an der Johns Hopkins University zurück, bevor sie in die deutsche Wirtschaft wechselte. Nach Stationen bei Helmholtz und Fraunhofer entschied sie sich bewusst für den Wechsel in die Wirtschaft, um ihre Expertise in die Praxis umzusetzen. Heute agiert sie in einem Umfeld mit Millionen von Patientendaten in über 60 Ländern.
Beim Start ihrer Arbeit stieß sie zunächst auf eine Mischung aus Neugier und Skepsis, da viele zwar über KI sprachen, aber die konkrete Bedeutung für das eigene Unternehmen unklar war. Ihr Fokus lag daher von Beginn an auf der Operationalisierung statt auf rein akademischer Forschung. Sie konzentrierte sich auf die IT- und Business-Seite, um echten Mehrwert und Umsatz zu generieren.
Ein entscheidender strategischer Faktor ist dabei ihre direkte Berichtslinie an den CIO und letztlich an den CEO. Diese Struktur ist essenziell, um die notwendige Kooperation zwischen Abteilungen wie Compliance, Security und Business Operations zu gewährleisten, da man ohne die massiven Ressourcen von Tech-Giganten auf eine enge interne Zusammenarbeit angewiesen ist.
Um Skeptiker zu überzeugen, setzte Dr. Ahmidi auf schnelle Erfolge durch einfache Anwendungsfälle. Ein prägnantes Beispiel war die Automatisierung der manuellen Datenerfassung. Da Ärzte viele Informationen noch auf Papier festhalten, mussten bisher Hunderte Mitarbeiter diese Daten händisch in die Systeme übertragen. Durch die Automatisierung dieses Prozesses konnte ein direkter Nutzen bewiesen werden.
Dieser Erfolg führte zu einem grundlegenden Wandel in der Wahrnehmung: Die Belegschaft erkannte, dass es bei KI nicht nur um Produktivität, sondern um neuen Business Value und Umsatz geht. Inzwischen unterstützt die KI bei der Analyse von Mustern in der Patientenhistorie und bei Biomarkern, was die klinische Diagnostik erheblich beschleunigt.
Ajay Prasad skizzierte die Herausforderungen in noch größeren Dimensionen. Mit über 600.000 Mitarbeitern weltweit besteht DHL aus vielen über die Zeit gewachsenen Einheiten. Die Hauptaufgabe liegt hier in der Transformation bei gleichzeitig massiven und oft fragmentierten Datenmengen aus globalen Logistikprozessen.
Ajay betonte, dass es bei DHL kein pauschales Budget für endlose Experimente gibt. Jedes KI-Projekt muss seinen geschäftlichen Wert vorab beweisen, indem es Ineffizienzen identifiziert und echte operative Probleme löst.
Ein wichtiger Bestandteil der Strategie ist der von Bas Warmerdam geprägte Ansatz, wie ein Kind zu denken. Dabei geht es darum, komplexe Probleme so einfach zu beschreiben, dass ein zehnjähriges Kind sie verstehen würde. Kinder verkomplizieren Dinge nicht und nutzen keinen Fachjargon. Durch diese radikale Vereinfachung gelingt es oft, den Kern einer Herausforderung freizulegen und völlig neue Lösungsansätze zu finden, die in der hochkomplexen Fachwelt oft übersehen werden.
Zusammenfassung: Die wichtigsten Takeaways für die KI-Roadmap
Die Diskussion in Frankfurt machte deutlich, dass die Transformation zu einer KI-getriebenen Organisation ein dauerhafter und anspruchsvoller Prozess ist. Die wichtigsten Erkenntnisse des Tages sind:
Das Event hat gezeigt, dass KI im Unternehmen kein kurzfristiges Projekt ist, sondern eine strategische Neuausrichtung, die Ausdauer und eine klare Kommunikation erfordert.
Ein herzliches Dankeschön an alle Teilnehmer in Frankfurt für diesen inspirierenden Austausch!